論文の概要: Scaleformer: Iterative Multi-scale Refining Transformers for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04038v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 17:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 14:09:07.202513
• Title: Scaleformer: Iterative Multi-scale Refining Transformers for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: scaleformer:時系列予測のための反復型マルチスケール精錬トランス
• Authors: Amin Shabani, Amir Abdi, Lili Meng, Tristan Sylvain
• Abstract要約: 本稿では,最先端の変圧器を用いた時系列予測モデルに適用可能な,汎用的なマルチスケールフレームワークを提案する。 計算オーバーヘッドを最小限に抑えて、大幅なパフォーマンス向上を達成できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.810207978596586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The performance of time series forecasting has recently been greatly improved by the introduction of transformers. In this paper, we propose a general multi-scale framework that can be applied to state-of-the-art transformer-based time series forecasting models including Autoformer and Informer. Using iteratively refining a forecasted time series at multiple scales with shared weights, architecture adaptations and a specially-designed normalization scheme, we are able to achieve significant performance improvements with minimal additional computational overhead. Via detailed ablation studies, we demonstrate the effectiveness of our proposed architectural and methodological innovations. Furthermore, our experiments on four public datasets show that the proposed multi-scale framework outperforms the corresponding baselines with an average improvement of 13% and 38% over Autoformer and Informer, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年,変圧器の導入により時系列予測の性能が大幅に向上した。 本稿では,オートフォーマタやインフォーマを含む最先端の変圧器に基づく時系列予測モデルに適用可能な汎用マルチスケールフレームワークを提案する。 複数のスケールで予測された時系列を、共有重み付け、アーキテクチャ適応、特別に設計された正規化スキームで反復的に精錬することで、計算オーバーヘッドを最小にすることで、大幅なパフォーマンス向上を達成できる。 詳細なアブレーション研究により,提案するアーキテクチャおよび方法論の革新の有効性を実証する。 さらに,4つの公開データセットに対する実験の結果,提案したマルチスケールフレームワークは,AutoformerとInformerよりも平均13%,平均38%向上した。

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